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庆阳市(华池县、环县、镇原县、庆城县、宁县、西峰区、合水县、正宁县)

福州市(晋安区、鼓楼区、连江县、平潭县、罗源县、闽清县、永泰县、闽侯县、福清市、仓山区、马尾区、长乐区、台江区)

洛阳市(新安县、栾川县、汝阳县、偃师区、洛龙区、老城区、孟津区、洛宁县、伊川县、西工区、瀍河回族区、嵩县、涧西区、宜阳县)

常州市(武进区、天宁区、新北区、钟楼区、金坛区、溧阳市)  河源市(和平县、龙川县、紫金县、连平县、源城区、东源县)

台州市(临海市、三门县、椒江区、路桥区、玉环市、天台县、温岭市、仙居县、黄岩区)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、玉树市、治多县、杂多县、囊谦县、称多县)

周口市(太康县、郸城县、扶沟县、川汇区、项城市、商水县、西华县、淮阳区、鹿邑县、沈丘县)

荆州市(荆州区、松滋市、石首市、江陵县、沙市区、监利市、洪湖市、公安县)  兴安盟(突泉县、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗)

德州市(平原县、齐河县、庆云县、临邑县、德城区、夏津县、陵城区、乐陵市、宁津县、武城县、禹城市)

抚州市(宜黄县、南丰县、东乡区、广昌县、黎川县、南城县、资溪县、崇仁县、临川区、金溪县、乐安县)

贵港市(桂平市、港北区、港南区、覃塘区、平南县)

海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、祁连县、刚察县)

株洲市(攸县、醴陵市、石峰区、茶陵县、炎陵县、芦淞区、天元区、渌口区、荷塘区)

定西市(岷县、渭源县、临洮县、通渭县、安定区、陇西县、漳县)

漯河市(郾城区、舞阳县、源汇区、临颍县、召陵区)

桂林市(资源县、荔浦市、全州县、永福县、七星区、灌阳县、兴安县、象山区、龙胜各族自治县、叠彩区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、恭城瑶族自治县、雁山区、秀峰区)

延安市(宜川县、延长县、富县、吴起县、志丹县、安塞区、黄龙县、甘泉县、延川县、子长市、洛川县、宝塔区、黄陵县)

景德镇市(昌江区、浮梁县、珠山区、乐平市)

南通市(海门区、通州区、如东县、如皋市、海安市、启东市、崇川区)

衡水市(安平县、阜城县、武邑县、枣强县、饶阳县、深州市、冀州区、武强县、桃城区、景县、故城县)

达州市(宣汉县、达川区、万源市、渠县、大竹县、开江县、通川区)

郴州市(桂东县、临武县、汝城县、嘉禾县、桂阳县、永兴县、安仁县、苏仙区、资兴市、宜章县、北湖区)

北海市(海城区、银海区、铁山港区、合浦县)

西藏自治区

儋州市

六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)

东营市(垦利区、河口区、广饶县、利津县、东营区)

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恩施土家族苗族自治州(咸丰县、来凤县、恩施市、利川市、鹤峰县、宣恩县、建始县、巴东县)

宿迁市(泗洪县、宿豫区、沭阳县、泗阳县、宿城区)

宁德市(柘荣县、霞浦县、寿宁县、福安市、福鼎市、屏南县、古田县、蕉城区、周宁县)

永州市(蓝山县、宁远县、道县、冷水滩区、祁阳市、江永县、江华瑶族自治县、零陵区、双牌县、东安县、新田县)  保定市(阜平县、竞秀区、定兴县、蠡县、高碑店市、雄县、高阳县、望都县、涿州市、定州市、唐县、曲阳县、易县、莲池区、顺平县、博野县、满城区、安新县、涞水县、清苑区、徐水区、涞源县、容城县、安国市)

阳泉市(盂县、郊区、矿区、城区、平定县)

肇庆市(怀集县、封开县、德庆县、四会市、端州区、高要区、鼎湖区、广宁县)

拉萨市(堆龙德庆区、尼木县、城关区、墨竹工卡县、达孜区、当雄县、林周县、曲水县)昌都市(左贡县、八宿县、卡若区、芒康县、察雅县、边坝县、洛隆县、丁青县、贡觉县、类乌齐县、江达县)

昆明市(嵩明县、东川区、安宁市、宜良县、盘龙区、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、富民县、五华区、西山区、石林彝族自治县)  嘉峪关市

吉安市(吉安县、万安县、吉州区、安福县、峡江县、井冈山市、新干县、青原区、遂川县、永新县、泰和县、吉水县、永丰县)

金华市(兰溪市、义乌市、磐安县、永康市、婺城区、金东区、浦江县、东阳市、武义县)

济源市黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县)

忻州市(繁峙县、岢岚县、保德县、原平市、河曲县、偏关县、宁武县、五台县、定襄县、静乐县、忻府区、代县、五寨县、神池县)

阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)

海东市(化隆回族自治县、乐都区、平安区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县)

凉山彝族自治州(美姑县、宁南县、盐源县、喜德县、布拖县、西昌市、冕宁县、普格县、金阳县、会理市、昭觉县、木里藏族自治县、甘洛县、会东县、越西县、雷波县、德昌县)

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鄂尔多斯市(杭锦旗、乌审旗、鄂托克前旗、康巴什区、达拉特旗、准格尔旗、鄂托克旗、东胜区、伊金霍洛旗)

三亚市(吉阳区、天涯区、崖州区、海棠区)

南昌市(红谷滩区、青云谱区、进贤县、东湖区、新建区、南昌县、西湖区、安义县、青山湖区)

杭州市(西湖区、拱墅区、萧山区、富阳区、临平区、建德市、钱塘区、桐庐县、临安区、滨江区、余杭区、上城区、淳安县)

海南藏族自治州(贵南县、共和县、同德县、兴海县、贵德县)

雅安市(雨城区、名山区、荥经县、石棉县、天全县、宝兴县、汉源县、芦山县)

合肥市(蜀山区、包河区、庐江县、长丰县、肥西县、庐阳区、肥东县、瑶海区、巢湖市)

佛山市(南海区、高明区、顺德区、三水区、禅城区)

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吕梁市(汾阳市、临县、交城县、方山县、交口县、兴县、文水县、中阳县、孝义市、石楼县、柳林县、离石区、岚县)

江门市(开平市、江海区、台山市、恩平市、新会区、蓬江区、鹤山市)

　　界面新闻记者|肖芳

　　界面新闻编辑|文姝琪

　　多次因为热点事件的处理引发争议之后，抖音近日首次公开了算法原理。

　　据界面新闻了解，抖音安全与信任中心网站已上线试运营，正向用户、创作者、社会各界征集意见。该网站公开了抖音算法推荐系统的原理、用户行为背后的算法推荐逻辑以及平台人工治理识别各类风险等内容。

　　在此前举办的2025中国网络媒体论坛上，抖音总裁韩尚佑解释了公开算法推荐系统原理的原因。他表示，很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容推荐给有对应属性的用户。实际上，抖音的推荐系统已几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过一系列神经网络计算，直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为，并挑选出概率最大的一部分内容，推荐给用户。

　　抖音安全与信任中心网站也着重介绍了这部分内容：当用户打开抖音时，抖音的推荐算法会给候选视频打分，并把得分最高的视频推送给用户。用户在观看时可以对看到的视频做出各种互动，这些互动体现了用户对这个视频的感兴趣程度。比如，“看完了”就是一次反馈动作，“点赞”也是一次反馈动作。用户对观看的视频的每一次反馈，都会对内容流量产生影响。

　　抖音算法的核心逻辑就是通过预测用户行为概率和用户不同行为的价值权重来确定视频推荐优先级。

　　虽然推荐算法已并非新生事物，围绕它的争议却从未间断。这些争议包括推荐算法带来标题党、低质量、甚至虚假内容以及信息茧房的问题。但算法也有积极的一面，其提升了信息分发效率、促进信息流动，不能因为存在问题就被一棒子打死。

　　今年以来，抖音和今日头条陆续释放算法和平台治理的相关信息，试图通过增加透明性来破解算法引发的种种争议。

　　首次解释抖音算法不追求平台短期数据

　　从抖音公开的算法原理和算法特点来看，抖音的推荐算法与国内外大部分内容推荐平台相似，包含召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为。

　　抖音基于用户行为的推荐方法包含多种技术模型，如协同过滤、双塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解内容”的情况下，找到兴趣相似的用户，把其他人感兴趣的内容推荐给该用户。

　　其中，协同过滤推荐算法是最经典的推荐算法。简单来说，协同过滤就是协同用户的行为，一起对海量的信息进行过滤，从中更加快速筛选出用户可能会产生行为（比如完播、点赞）的内容。比如，用户A观看了内容X、Y、Z，用户B观看了内容X、Z、W，这意味着X和Z之间就有较高的相似度，系统会根据用户对已观看或已评分内容的偏好，为用户推荐与这些内容相似的其他内容。其原理就是，找到和你兴趣相似的用户，把他们感兴趣的内容也推荐给你。

　　Wide&Deep模型是抖音推荐算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”，模型可直接学习并利用历史数据中物品或者特征的“共现频率”；Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”，能够发掘稀疏甚至从未出现过的稀有特征与最终标签相关性。这个模型能够解决协同过滤算法推荐结果头部效应比较明显的问题。

　　算法能学习、预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在不足，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，算法在真实使用场景中，必须由平台治理对其进行约束和规范。抖音平台治理体系包括异常感知、标准定义、机器识别、人工研判、风险处置等过程。其中，人工主要负责“深度”，确保专业、敏感或疑难等问题尽可能精准研判。

　　在很多用户的认知中，算法会推荐一些博眼球甚至擦边的内容来提升用户使用时长和用户留存率。在4月15日举办的抖音开放日上，抖音方面首次对这个问题进行了解释。

　　抖音算法工程师刘畅表示，抖音更关注用户长期价值，而非追求平台的短期数据。为此，抖音算法考虑了众多目标，如完播、评论、点赞、对作者长期消费、分享、跟拍等，力图计算出更符合用户长期价值的目标。

　　他同时还对引发争议较多的信息茧房问题进行了回应：为引导算法打破信息茧房，抖音算法在多目标建模体系下，设置了专门的探索维度。

　　一是对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容，通过多样性打散、多兴趣召回、扶持小众（长尾）兴趣等方法控制相似内容出现的频次。二是帮助用户探索更多新兴趣，采用随机探索、基于用户社交关系拓展兴趣、搜索推荐联动、“不感兴趣”不再展现等多种方式，让用户的主动行为影响推荐系统，使推荐更加个性化和多样化。

　　从抖音对算法原理的一系列解释来看，其想强调的是算法的核心是以数学计算学习人类行为，它将用户对内容的具体偏好抽象为高维空间中的数学映射关系，而算法本身是没有偏好的。

　　这种解释并没有错，但算法带来的争议并不是简单的数学问题，而是夹杂着诸多社会热点事件本身引发的争议以及公众情绪，这才是消除公众误解的关键和难点。

　　打破算法争议，抖音仍需提升热点事件处置的透明性

　　回溯去年以来抖音和今日头条算法引发的争议，每一次都和具体的热点事件相关。

　　比如，在郭有才等网红走红过程中，一些网友的疑问在于，网红的走红是否由平台算法强推出来的。在一些热点新闻中，公众关心的是算法推荐是否加剧了谣言的传播、让谣言处理的难度提升。

　　在和界面新闻记者谈及抖音算法引发的争议时，多位抖音用户表示，相比于算法的数学原理，他们更关心的是平台对热点事件处置的透明性。

　　实际上，平台对热点事件处置的不透明加剧了公众对算法的误解。比如，在吴柳芳事件中，很多用户认为是平台通过算法推荐吴柳芳的擦边内容，带动其走红，进而质疑平台算法故意推荐擦边内容。而真实的情况是，在成为社会热点事件之前，吴柳芳在抖音上的流量和粉丝量一直较少，平台也并未对其进行推荐。其流量的增长是在该热点引发社会关注后，用户主动搜索导致的。

　　去年12月以来，抖音集团副总裁李亮开始在微博上活跃，多次解释算法的相关问题，并对吴柳芳事件、抖音用户把钱读成米等热点事件进行了回应，增加与公众的沟通。

　　但这还远远不够。比如在张兰封号事件中，虽然李亮在微博上解释封号的原因是当事人推荐不实信息进行商业炒作，但网友们仍然对判罚的尺度存在疑问，争议依然发酵数日。

　　针对公众关心且争议比较大的问题，抖音也在抖音安全与信任中心网站上进行了解释。目前，网站解释的问题包括“抖音为何突出收藏按钮”“App会窃听用户谈话吗”“网红是平台强推出来的吗”等。据界面新闻了解，抖音后续还将在该网站解释更多争议性问题。

　　一位抖音内部人士告诉界面新闻，抖音内部收集到了很多反馈信息，最终决定上线一个网站来和外界沟通，把已经做的工作向外界传递出去。